日前杭州笨马CTO童庭坚接受了软件质量效能社区的邀请，与行业同仁分享了关于全链路压测体系建设方案的思考与实践。以下为本场直播的核心内容： 系统性能测试的几个痛点在金融、零售快消、物流、新能源等传统行业
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记一次微服务耗时毛刺排查
为什么会有ZooKeeper 我们知道要写一个分布式应用是非常困难的，主要原因就是局部故障。一个消息通过网络在两个节点之间传递时，网络如果发生故障，发送方并不知道接收方是否接收到了这个消息。有可能是收
前言 Kafka 是一个高吞吐量的分布式的发布订阅消息系统，在全世界都很流行，在大数据项目里面使用尤其频繁。笔者看过多个大数据开源产品的源码，感觉 Kafka 的源码是其中质量比较上乘的一个，这得益于
后台经常会有小伙伴咨询RedLock相关问题，笔者在此再来一篇文章剖析一下RedLock，希望此文能解决你对它所有的疑惑和误解。 为什么需要RedLock这一点很好理解，因为普通的分布式锁算法在加锁时
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久等了，网传字节跳动总结的设计模式出版了！
作者：小傅哥博客：[https://bugstack.cn](https://bugstack.cn)沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 一、前言`来自延迟满足的幸福`可能你的生活里很多
概述 在微服务时代，注册中心越来越被重视。服务治理逐渐跟业务服务并驾齐驱。所以本文想对注册中心进行体系化探索。注册中心，起源于分布式时代。不管是水平拆分架构，或者垂直拆分架构，对于多服务、多实例的支持
提起微服务架构，不可避免的两个话题就是服务治理和分布式事务。数据库和业务模块的垂直拆分为我们带来了系统性能、稳定性和开发效率的提升的同时也引入了一些更复杂的问题，例如在数据一致性问题上，我们不再能够依
前言 前面一篇文章我们已经给大家讲解了ZooKeeper的核心的原理，这一篇我们重点分析ZooKeeper的Leader选举算法。Leader的选举是ZooKeeper的最重要技术之一，也是保证分布式
前言微服务架构模式经过5年多的发展，在各行各业如火如荼地应用和实践。如何在企业中优雅地设计微服务架构？是企业面对的一个重要问题。本文将讲述微服务架构1.0设计与实践以及面临问题和破局，最后讲述微服务架
前言 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系
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数学，离一个程序员有多近？
作者：小傅哥博客：[https://bugstack.cn](https://bugstack.cn) 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 一、前言`数学离程序员有多近？`ifelse也
提到分治思想，大家比较容易想起其在归并排序与快速排序中的运用。今天先给大家分享一下JDK并发包下面分治思想的运用，再和大家分享一下如何利用分治思想解决高并发场景下面的一些问题。本文说的分治思想是广义范
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国内酒店：通过架构改进，我们计划优化掉300+台服务器
作者：小傅哥博客：[https://bugstack.cn](https://bugstack.cn)沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 一、前言`年纪轻轻，为什么要搞中间件开发？`五年
作者：小傅哥博客：[https://bugstack.cn](https://bugstack.cn) 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 一、前言本项目是作者小傅哥使用```JavaF
前言架构，说的是开发用的框架吗？对于刚接触编程的新人来说，可能并不能很清楚的知道架构是怎么来的，都包括什么内容。如果非得说什么架构，那么可能就是目前在 IDEA 中打开的工程就是架构。抛开技术圈内的架
作者：小傅哥博客：[https://bugstack.cn](https://bugstack.cn)Github：[https://github.com/fuzhengwei/CodeGuide/w
前面我们学习了微服务的全景架构，了解到相对于传统单体架构，微服务的优势，以及系统服务化的发展趋势。
对于新启动的项目，我们在权衡之后可以大方的使用微服务架构。但其实大部分情况下，我们还要去维护一些以前研发的单体系统，这些系统可能因为访问流量的膨胀、功能的扩张而显得非常臃肿不堪，急需要向微服务架构
0 微服务系列微服务1：微服务及其演进史微服务2：微服务全景架构 1 传统单体系统介绍在很多项目的业务初期阶段，高速迭代上线是首要考虑的事情，对后期的容量预估、可扩展性和系统健壮性、高可用一般没有那么重视。但随着业务的发展，用户量、请求量的暴增，发现原来的单体系统已经远远不
微服务架构中的 每个节点高度服务化，都是具有业务逻辑的， 符合高内聚、低耦合原则以及单一职责原则的单元，包括数据库和数据模型；
不同的服务通过“管道”的方式灵活组合，从而构建出庞大的系统。
在高并发的场景下，异步是一个极其重要的优化方向。前段时间，生产环境发生一次事故，笔者认为事故的场景非常具备典型性 。写这篇文章，笔者想和大家深入探讨该场景的架构优化方案。希望大家读完之后，可以对异步有更深刻的理解。1 业务场景老师登录教研平台，会看到课程列表，点击课程后，课程会以视频的形式展
1 回顾下MySQL主从复制主从复制，是指建立一个和主数据库完全一样的数据库环境（称为从数据库），并将主库的操作行为进行复制的过程：将主数据库的DDL和DML的操作日志同步到从数据库上，然后在从数据库上对这些日志进行重新执行，来保证从数据库和主数据库的数据的一致性。1.1 为什么要做主从复制
分布式系统环境下，服务间类似依赖非常常见，一个业务调用通常依赖多个基础服务。如下图，对于同步调用，当库存服务不可用时，商品服务请求线程被阻塞，当有大批量请求调用库存服务时，最终可能导致整个商品服务资源耗尽，无法继续对外提供服务。并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递，这种现象被称为雪崩效应
1 介绍在分布式系统中，由于涉及到多个不同业务module的交互，以及高并发的场景。我们需要系统能够生成一个跨业务module的全网唯一序列号，来保证我们业务操作的独立性和唯一性。 在常见的业务场景中，比如全局订单Id，唯一标识的支付编号等，都需要这个来保证。那生成ID都有哪些解决
★微服务系列微服务1：微服务及其演进史微服务2：微服务全景架构 微服务3：微服务拆分策略微服务4：服务注册与发现微服务5：服务注册与发现（实践篇）1 服务注册中心前面我们对业内几种比较常见的注册中心做了介绍：Eureka、Zookeeper、Consul、Etcd。并且在
大家好，我是yes。今天我们就来盘一下 Spring DeferredResult，这玩意使用起来是很简单的，回答的话可深可浅。浅一点就是直接回答它的作用，深一点的话就是原理了，而这个原理其实还需要涉及到 tomcat （默认 tomcat 为 web 容器）。我们先来看下 DeferredR
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如何监控 Log4j2 异步日志遇到写入瓶颈
在之前的一篇文章中(一次鞭辟入里的 Log4j2 异步日志输出阻塞问题的定位)，我们详细分析了一个经典的 Log4j2 异步日志阻塞问题的定位，主要原因还是日志文件写入慢了。并且比较深入的分析了 Log4j2 异步日志的原理，最后给出了一些解决方案。
大家好，我是 yes。早在十几天前，我就看到了 B 站发的那篇解释一年前网站崩溃的文章。当时的第一反应是时间过得真快，总觉得 B 站崩了仿佛在昨日，脑子里还能浮现当时热闹的微博和朋友圈的画面。那时候我还加班加点写了一篇文章：我是小R，昨晚我好像把B站搞崩了！根据当时的场景，我分析的原因是 C
RocketMQ 是一款开源的分布式消息系统，基于高可用分布式集群技术，提供低延时、高可靠的消息发布与订阅服务。这篇文章，笔者整理了 RocketMQ 源码中创建线程的几点技巧，希望大家读完之后，能够有所收获。1 创建单线程首先我们先温习下常用的创建单线程的两种方式：实现 Runnab
Part1、缓存是什么1.1存储宕机的致命代价2015年5月28号，携程网站和APP全面瘫痪持续12小时，数据库被物理删除的消息在朋友圈风传。按上季度财报估算，此次宕机直接影响携程营收大约1200w美元，携程股价也大跌11%。这还只是发生在互联网刚刚普及的2015年。如果发生在现在。。。据公司
这篇文章，我们聊聊实现定时任务的六种策略。1 自定义单线程上图中，我们启动一个线程，该线程无限循环执行，每隔20毫秒执行业务代码。这种方式非常简单易用，在很多中间件中得到广泛应用。2 JDK ScheduledExecutorServiceScheduledExecutorServic
本文转自美团技术团队博客，原文链接：https://tech.meituan.com/2018/03/16/redis-high-concurrency-optimization.html 背景201
★ 微服务系列微服务1：微服务及其演进史微服务2：微服务全景架构 微服务3：微服务拆分策略微服务4：服务注册与发现1 微服务的注册与发现我们前面在全景架构中对服务注册与发现做了大致的说明，本章我们着重详细说明微服务下注册与发现的这个能力。微服务注册与发现类似于生活中的"电话
微服务1：微服务及其演进史微服务2：微服务全景架构微服务3：微服务拆分策略微服务4：服务注册与发现微服务5：服务注册与发现（实践篇）微服务6：通信之网关微服务7：通信之RPC微服务8：通信之RPC实践篇（附源码）微服务9：服务治理来保证高可用微服务10：系统服务熔断、限流1 介绍
你好，我是坤哥准备写一个针对高并发的系列，今天我们先聊一下高并发下的网络 IO 模型设计高并发即我们所说的 C10K（一个server 服务 1w 个 client）,C10M，写出高并发的程序相信是每个后端程序员的追求，高并发架构其实有一些很通用的架构设计，如无锁化，缓存等，今天我们主要研究下
1 动态数据源的必要性我们知道，物理服务机的CPU、内存、存储空间、连接数等资源都是有限的，某个时段大量连接同时执行操作，会导致数据库在处理上遇到性能瓶颈。而在复杂的互联网业务场景下，系统流量日益膨胀。为了解决这个问题，行业先驱门充分发扬了分而治之的思想，对大库表进行分割，然后实施更好的控制和
1 什么是高性能Web架构在互联网业务中，我们经常会面临流量巨大的复杂的分布式场景。这就要求我们在设计系统的时候保证系统具有承载高并发（High Concurrency）的能力，同时能够保证系统的高可用性（High Availability）。所以，具备高性能Web架构通常是指，通过稳健的系统
前面的文章我们介绍了分布式系统和它的CAP原理：一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）。参考这篇《分布式事务》
我们知道，一个分布式系统无法同时满足三个特性，所以在设计系统之初，就有一个特性要被妥协和牺牲，因为分区
★微服务系列微服务1：微服务及其演进史微服务2：微服务全景架构 微服务3：微服务拆分策略微服务4：服务注册与发现微服务5：服务注册与发现（实践篇）微服务6：通信之网关微服务7：通信之RPC微服务8：通信之RPC实践篇（附源码）微服务9：服务治理来保证高可用1 微服务带来的挑战在第2篇《微服务
最近，业务增长的很迅猛，对于我们后台这块也是一个不小的挑战，这次遇到的核心业务接口的性能瓶颈，并不是单独的一个问题导致的，而是几个问题揉在一起：我们解决一个之后，发上线，之后发现还有另一个的性能瓶颈问
★微服务系列微服务1：微服务及其演进史微服务2：微服务全景架构 微服务3：微服务拆分策略微服务4：服务注册与发现微服务5：服务注册与发现（实践篇）微服务6：通信之网关微服务7：通信之RPC1 什么是RPC通信RPC：Remote Procedure Call Prot
★微服务系列微服务1：微服务及其演进史微服务2：微服务全景架构 微服务3：微服务拆分策略微服务4：服务注册与发现微服务5：服务注册与发现（实践篇）微服务6：通信之网关微服务7：通信之RPC微服务8：通信之RPC实践篇（附源码）1 说明上一节我们我们详细学习了RPC的概念和原理，以及它能够提供
★微服务系列微服务1：微服务及其演进史微服务2：微服务全景架构 微服务3：微服务拆分策略微服务4：服务注册与发现微服务5：服务注册与发现（实践篇）微服务6：通信之网关1 概述回顾下前面几篇关于微服务的介绍，我们可以了解到从当单体系统到微服务，再到服务网格的演进过程。那单体
1 前言在《微服务系列》中，我们讲过很多限流，熔断相关的知识。老生长谈的一个话题，服务的能力终归是有限的，无论是内存、CPU、线程数都是，如果遇到突如其来的峰量请求，我们怎么友好的使用限流来进行落地，避免整个服务集群的雪崩。峰量请求主要有两种场景：1.1 突发高峰照成的服务雪崩如果你的服务
文章导读前言说起秒杀，我想你肯定不陌生，从每年双 11、618 购物节，再到 12306 抢火车票，秒杀的场景处处可见。我们就要想了：为什么需要秒杀系统？秒杀系统最大的优势是什么？我们知道，电商平台的本质是在线上撮合买卖双方的购销需求，达成交易。虽然是线上交易，但也遵守朴素的
MQ系列1：消息中间件执行原理MQ系列2：消息中间件的技术选型MQ系列3：RocketMQ 架构分析MQ系列4：NameServer 原理解析MQ系列5：RocketMQ消息的发送模式MQ系列6：消息的消费MQ系列7：消息通信，追求极致性能 MQ系列8：数据存储，消息队列的高可用保障
导读：天天评估系统可用性，每次说5个9 、6个9，那么，可用性到底该怎么评估，几个9又是怎么算出来的呢？而我们又可以做些什么，来保障系统的高可用呢?Part One 可用性概念一览永不停机总归是不现实的。那么，在可操作性的范围内，怎样把影响降到最小，而影响又该怎么衡量呢？概念一：MTBF
我们先来说下标题是什么意思。 为了更好的理解我说的是啥，我们来举个例子。假设你现在在做一个类似B站的系统，里面放了各种视频。用户每天在里头上传各种视频。按理说每个视频都要去审查一下有没有搞颜色，但总不能人眼挨个看吧。毕竟唐老哥表示这玩意看多了，看太阳都是绿色
被N多大号转载的一篇CSDN博客，引起了我的注意，说的是数据库连接池使用threadlocal的原因，文中结论如下图所示。来自CSDN的一篇文章，被很多号转载过姑且不谈threadlocal的作用和工作原理，单说数据库连接池这个知识点，猛地一看挺有理；仔细一看，怎么感觉不太对啊，同学，这是什么
discovery模块利用各种服务发现协议发现目标采集点，并通过channel管道将最新发现的目标采集点信息实时同步给scrape模块，scrape模块负责使用http协议从目标采集点上抓取监控指标数据。
★微服务系列微服务1：微服务及其演进史微服务2：微服务全景架构 微服务3：微服务拆分策略微服务4：服务注册与发现微服务5：服务注册与发现（实践篇）微服务6：通信之网关微服务7：通信之RPC微服务8：通信之RPC实践篇（附源码）微服务9：服务治理来保证高可用微服务10：系统服务熔断
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Part1、库表会在哪天到达瓶颈？1.1苏宁拼购百万级库表拆分之前苏宁拼购，苏宁易购旗下的电商App，18年7月累计用户突破3000万。面对千万级日活 + 千万级日新增SKU + 千万级日均订单，拼购的单库每天增长数据超1亿，峰值10万QPS并发，每个月要搞一次数据迁移。庞大的数据量，对数
Part1、Redis为什么这么快1.1数据结构SDS的妙用我们知道redis的底层是用c语言来编写的，但是，数据结构确没有直接套用C的结构，而是根据redis的定位自建了一套数据结构。C语言中的字符串结构：SDS定义下的字符串结构：可以看到，相比于C语言来说，也就多了几个字段，分别用
★微服务系列微服务1：微服务及其演进史微服务2：微服务全景架构 微服务3：微服务拆分策略微服务4：服务注册与发现微服务5：服务注册与发现（实践篇）微服务6：通信之网关微服务7：通信之RPC微服务8：通信之RPC实践篇（附源码）微服务9：服务治理来保证高可用微服务10：系统服务熔断
★微服务系列微服务1：微服务及其演进史微服务2：微服务全景架构 微服务3：微服务拆分策略微服务4：服务注册与发现微服务5：服务注册与发现（实践篇）微服务6：通信之网关微服务7：通信之RPC微服务8：通信之RPC实践篇（附源码）微服务9：服务治理来保证高可用微服务10：系统服务熔断
在本文中，我将向你展示编写自定义 Spring Data Repository 的最佳方法。虽然默认JpaRepository方法以及查询方法在许多情况下都非常方便，但有时你可能需要可以利用任何 JPA 提供程序特定功能的自定义 Repository 方法。
**缓存**，消息队列，分库分表是高并发解决方案三剑客。
缓存之所以能够让系统“更快”，本质上做到了如下两点：
- 减小 CPU 消耗
将原来需要实时计算的内容提前算好、把一些公用的数据进行复用，这可以减少 CPU 消耗，从而提升响应性能。
- 减小 I/O 消耗
将原来对网络、
高并发是业务发展到一定阶段必须面对的问题，那么面对高并发的问题，我们可以从哪些方面入手优化呢？垂直性能优化 [包含整体层面的负载均衡、中间件异步化、存储优化、代码层面调优、jvm容器调优等等]整体可用性优化 [包含服务治理、服务保护、可靠性保障、生产验证、故障演练等等]水平扩展提升 [包含分
1、是什么？为什么？1、什么是消息队列说到Java中的队列应该都不会陌生。其具有通过先进先出，或者双端进出的方式进行数据管理；通过阻塞以达到自动平衡负载的功能。消息队列之所以以队列命名，起初也是因为其功能和操作，和java的本地队列有相似之处。所以，我们可以简单的认为消息队列就是为了满足分布式
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